##########################################################数据集准备##########################################################
# 1.Yolo_v11/paper_data/Classify/train(val)  按照分类划分不同分类的文件夹，分别存放不同分类的图像文件

##########################################################参数调整##########################################################
# 2.修改Yolo_v11/	train-cls.py	文件内的参数

##########################################################训练代码##########################################################
# 3.一键训练	|  运行 Yolo_v11/train-cls.py
# 4.一键预测	|  运行 Yolo_v11/detect.py


# task:表示任务为目标分割，可选detect，segment，classify
# mode:表示模式，可选train，val，predict，export
# model:该参数填入模型配置文件的路径，改进的话建议不需要填预训练模型权重
# device:表示是否使用GPU进行训练，可选0，1，2...或者cpu
# epoch:表示训练的轮次
# batch:表示每次迭代训练的图像数量，当报错时，需调小batch大小，默认是8
# imgsz:表示图像大小，会统一缩放成指定大小
# workers:指数据装载时cpu所使用的线程数，过高时会报错:[WinError 1455]页面文件太小，无法完成操作，此时就只能将default调成0了
# optimizer参数:该参数代表优化器类型
# close_mosaic:该参数代表在多少个epoch 后关闭 mosaic 数据增强
# resume:该参数代表是否从上次中断的训练状态继续训练。设置为False表示从头开始新的训练。如果设置为Tue，则会加载上一次训练的模型权重和优化器状态，继续训练。这在训练被中断或在已有模型的基础上进行进一步训练时非常有用
# project:该参数代表项目文件夹，用于保存训练结果
# name:该参数代表命名保存的结果文件夹
# single_cls:该参数代表是否将所有类别视为一个类别，设置为False表示保留原有类别
# cache:该参数代表是否缓存数据，设置为False表示不缓存